P-wave velocity changes in the source area before and after two moderate strong earthquakes in Yingjiang， Yunnan in 2014
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摘要: 基于云南地震台网的地震记录，利用基于双差层析成像的时移层析成像方法，开展了2014年5月24日盈江MS5.6和5月30日MS6.1地震前后震源区地下P波速度变化的时空特征研究。结果表明：在盈江MS5.6地震后，震源区的P波速度轻微下降，在MS6.1地震后，相对于MS5.6地震，P波速度继续下降，并下降至最低，下降幅度约为1%，说明P波速度下降的幅度可能与主震的震级大小相关。另外，本研究还观测到P波速度下降与余震分布的时空变化相关，可能是由于余震的动态和静态应力变化造成震源区介质物理性质发生改变，从而导致地震波速度的变化。在两次地震发生后约五年内，震源区P波速度值上升，上升幅度小于震后总下降幅度，但这并不能表明震源区还处于愈合过程中。Abstract: The time-lapse tomography method based on double-difference tomography can obtain high-precision seismic wave velocity changes. In this study, we applied this method to the seismic data set that recorded by the Yunnan seismic network to obtain the spatiotemporal changes of P-wave velocity in the source area during the MS5.6 and MS6.1 Yingjiang earthquakes in 2014. The results showed that the spatial and temporal characteristics of the P-wave velocity of the crust at depth around the source area suggest co-seismic velocity reductions. After the MS5.6 earthquake occurred on May 24, the P-wave velocity of the crust dropped slightly. After the MS6.1 earthquake occurred on May 30, the P-wave velocity dropped definitely with an amplitude of about 1%. It showed that the amplitude of the reduction is related to the magnitude of the mainshock. We also reported that P-wave velocity is also related to the the spatio-temporal changes of aftershocks distribution. It is possible that of dynamic and static stresses changes of the aftershocks caused changes of the physical properties in the source area which leads to the velocity change. Finally, about five years after the Yingjiang earthquakes, a healing process is observed. And the rising level did not reach the previous falling level. However, this does not mean that the source area is still in the healing process.
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引言
地震是由沿断层的应力迅速转化为非弹性应变（岩石破坏）而引起的，断层的破坏可以表现为小地震或大地震、抗震滑移或火山地震。实验室研究表明，由于应力会引起裂缝性质的变化，故地震对应力场很敏感。获取地下介质的动态变化一直是热门的话题，越来越多的研究表明，与地震和火山爆发等构造事件相关的地震波其速度会随时间发生变化（Patanè et al，2006；Lei et al，2011；Obermann et al，2014；Koulakov et al，2016）。目前，研究地震波速随时间变化的方法较多，且应用广泛。其中，地震层析成像是可以提供高精度空间分辨率的方法之一，该方法通常仅分析一组地震波到时数据并建立一个速度模型，假设速度结构不随时间变化，使用此方法可需独立地反演不同时间段的数据集，并假定得到的模型差异代表了真实的速度变化。然而，Julian等（2008），Julian和Foulger （2010）的研究表明此方法得出的变化可能不真实，由于地震事件和台站分布的不确定性导致了不同时段的地震射线分布对速度模型采样不同，为消除震源位置不确定性和仪器误差所产生的非真实变化，可以使用复杂的迭代方法，将所得到的一个时段的速度模型当作初始模型，然后同时反演两个时段的数据，依此可以确定真正的速度变化。在此基础上，Qian等（2018）基于双差层析成像方法（Zhang，Thurber，2003）提出了一种新的时移层析成像方法，通过最小化模型的差异和不同时段的到时残差来同时反演多个数据集，使用不同时段的事件对构建的到时差来克服由部分观测误差和不同时段地震射线分布差异造成的影响，因此该方法可以确定高精度空间分辨率的地震波速随时间的变化。Qian等（2018）将该方法应用于美国西部地下煤矿开采诱发微震的数据并得到了高精度的与开采过程相关的速度变化。通常在中强地震发生前后，震源区及其附近的地震分布和地震定位所使用的台站差异很大，所以使用此方法还可以消除以上差异所造成的非真实变化并得到可靠的结果。
云南盈江地处云南省西部的中缅交界地区，位于以顺时针旋转的喜马拉雅东构造的东南端，其东邻腾冲火山区。该地区地质构造复杂（图1），地震活动频繁（肖卓，高原，2016），特别是2008年汶川MS8.0地震以来区域内地震活动更加频繁，这些地震活动可能与印度板块深俯冲所形成的“大地幔楔”结构相关（Lei et al， 2009，2019；Lei，Zhao ，2016）。该地区台站分布稀疏，台站间空隙角较大，且仅有一侧有台站分布，因此对其地震数据进行分析存在一定局限。此外，该地区的历史地震记录不够完备，虽然云南省地震台网的建立使该地区的地震监控能力得以提升，但台站对地震的包围性较差的问题仍然存在，致使该地区地下介质特征的相关研究较少。
2014年5月24日4时49分在云南省德宏傣族景颇族自治州盈江县发生MS5.6地震，震中位置（25.0ºN，97.8ºE），震源深度为12 km，5月30日9时20分再次发生MS6.1地震，震中位置（25.0ºN，97.8ºE），震源深度为12 km。两次地震震中距约为5 km，其中MS6.1地震震中更靠近卡场—大竹寨断裂，且该地震的极震区烈度为Ⅷ度，共造成45人受伤，多处房屋倒塌倾斜，经济损失十分严重（张彦琪等，2017）。此次双震产生的大量余震数据，为该地区的相关研究提供了基础，许力生等（2014）运用经验格林函数技术提取了两次地震的震源时间函数，获得了破裂过程，上述研究仍缺乏针对盈江地区地下介质特性的研究成果；徐甫坤等（2015）和杨婷等（2016）对余震序列进行了重定位；肖卓和高原（2016）利用尾波干涉技术分析了地震序列持续期间地壳介质的物性变化；孙楠等（2017）对近场流动台站记录的大量波形数据进行横波分裂研究；秦敏等（2018）分析了余震序列应力降的时空演变过程。鉴于此，本文拟基于云南数字地震台网2009—2019年间的地震到时记录，利用基于双差层析成像的时移层析成像方法，拟得到2014年云南盈江两次地震前后震源区地下P波速度的时空变化，并结合已有研究结果探讨引起该变化的原因，以期了解此次双震的孕育和发生过程。
1. 资料选取和研究方法
根据杨婷等（2016）和地震应急现场科考结果可知，2014年盈江两次地震的发生与卡场—大竹寨断裂相关，但震源区更靠近苏典断裂。而2008年8月21日和2008年9月3日苏典—盈江断裂上分别发生了MS6.0和MS5.0地震，为了消除这两次中强地震及其余震对本研究的影响，将这两次中强震的余震结束时间作为研究的起始时间来进行数据搜集，最终选取了2009—2019年云南地震台网记录的发生在卡场—大竹寨断裂及苏典断裂附近区域的地震观测报告数据（图2）。盈江MS5.6地震后，云南省地震局在震中附近架设了3个流动台（卡场台、勐弄台和昔马台），盈江MS6.1地震后又新增了2个流动台（新城台和盏西台），震源区的台站密度和地震定位的精确度得到了提升，然而盈江地震前震中附近的台站分布不够密集且尚未对地震形成包围，对地震定位有一定的影响。最终，本文选取了22个台站（图1）记录的6 124次地震事件（图2），为了保证反演结果的可靠性，每个事件需被震中距小于200 km的5个以上台站记录到。同时使用初始一维速度模型（表1）绘制了理论走时曲线和P波震相走时曲线，如图3所示。可以看出在所选取的震中距范围内P波走时呈现出明确的线性趋势，震相的离散度小，表明原始震相观测数据具有较高的可靠性。
表 1 初始一维速度模型Table 1. The initial 1D velocity model深度/km 速度/（km·s−1） 0 5.000 2 5.367 5 5.803 7 6.033 10 6.126 14 6.400 18 6.600 25 6.800 30 7.200 38 8.000 ![]()
图 2 研究区内地震分布及网格划分Figure 2. Seismic stations used in this study and grid nodes division in the studied area基于双差层析成像的时移层析成像方法可以确定真正的速度变化，即同时反演多个数据集，最小化不同时段速度模型之间的差异。在双差层析成像方法中，用来构建事件对的事件均来自同一时段，为了求解两个时段间的速度变化，需选取两个不同时段的事件来构建事件对，将双差层析成像方法（Zhang，Thurber，2003，2006）进行转变。对于同一观测台站k，分属于两个时间段的事件i和事件j的到时差之差为
$$ r_k^i {\text{－}} r_k^j {\text{＝}} \sum\limits_{l {\text{＝}} 1}^3 {\frac{{{{{\text{∂}}}} T_k^i}}{{{\text{∂}} x_l^i}}} \Delta x_l^i {\text{＋}} \Delta {\tau ^i} {\text{＋}} \int\nolimits_i^k {\delta {u_1}} {\rm{d}}s {\text{－}} \Bigg(\sum\limits_{l {\text{＝}} 1}^3 {\frac{{{\text{∂}} T_k^j}}{{{\text{∂}} x_l^i}}} \Delta x_l^i {\text{＋}} \Delta {\tau ^j} {\text{＋}} \int\nolimits_j^k {\delta {u_2}{\rm{d}}s} \Bigg){\text{，}} $$ (1) 式中，δu1和δu2为时段1和时段2的慢度参数；i和j为时段1和时段2中构建事件对的事件；Tk为发震时刻；∆τ为事件的发震时刻扰动量；xl为三分量的位置扰动，其中l＝1，2，3。
首先，利用双差层析成像方法得到时段1的三维速度模型；然后，将其作为初始模型解决采样问题；最后，使用基于式（1）的时移层析成像方法得到时段1和时段2之间的速度变化。在此过程中仅使用由分属于两个时段的事件所构建的事件对的到时差数据，事件对的构建要求与双差层析成像方法一致，需由一定距离范围内的事件所构成，并至少被一定数量的相同台站记录到。保持时段1的慢度u1固定，到时差数据用来升级时段2的慢度u2。通过同时反演两个时段的数据，可以确定真实的变化，并能提供高空间分辨率的结果。
为了获得两次盈江地震发生前后震源区的P波速度变化，得到两次中强震的发生所造成的影响，将收集到的数据划分为4个时段（表2）进行研究，其中t1为前震期，t2为MS5.6地震发生后至MS6.1地震发生前，t3为MS6.1地震发生后两个月内，t4为MS6.1地震后三个月至2019年12月31日。盈江地震发生前研究区监控能力较弱，地震记录数据较少，并且各时段的时间长度不同，致使四个时段的地震次数不同。虽然4个时间段的时间窗尺度不一，但本文所使用的基于双差层析成像的时移层析成像方法可以消除由不同时间段的射线分布差异带来的误差。
表 2 盈江两次中强震四个时段的数据分布Table 2. Data of the four periods for two moderate strong earthquakes in Yingjiang时间段 时间窗 台站个数 地震次数 绝对到时/条 相对到时/条 t1 2009−01−01—2014−05−23 12 679 4310 64208 t2 2014−05−24—2014−05−29 14 947 6054 67628 t3 2014−05−30—2014−07−31 16 3982 35139 160560 t4 2014−08−01—2019−12−31 21 1007 8517 78155 首先选取盈江MS6.1主震的震中位置为（25.0ºN，98.7ºE）作为坐标原点来建立坐标系（图2），并综合考虑地震和台站的分布来划分网格。由于地震和台站分布不均匀，在划分网格时应考虑此种不均匀性，同时测试不同的网格间隔分布，最后得出横向网格间隔在震源区为2 km×2 km，外围区域为4 km×4 km较为合理（图2），垂向网格分别位于0，2，5，7，10，14，18，25，30，38 km深度处。
初始一维速度模型参考了多个地壳模型（房立华等，2011；肖卓，高原，2016；杨婷等，2016；陈飞，2017）后建立，为了获得更加稳定的结果，三维初始速度模型相对于一维速度模型的精度更高，因此本文首先使用初始一维速度模型（表1）且对所有的地震数据进行双差层析成像反演得到三维速度结构和地震重定位结果，然后根据基于双差层析成像的时移层析成像方法的技术路线，将所得到的三维速度模型作为初始速度模型分别对4个时段的地震数据（表2）进行反演，从而得到这4个时段的较为稳定的P波速度结构。
2. 层析成像结果
2.1 盈江地震震源区的双差层析成像结果
首先将所有地震事件进行配对，地震对之间的最大距离为30 km，每次地震最多可与20次地震组成地震对来构建相对到时数据。为了保证反演结果的稳定性，对不同的光滑权重和阻尼因子进行了权衡分析，最后确定光滑权重为30，阻尼因子为150。经过20次迭代后，到时残差的均方根由0.387降低到0.037，最终获得6028次地震的震源参数，重定位后的MS5.6和MS6.1地震的震源深度分别为10.22 km和8.6 km，同时得到了研究区的P波速度结构。并对反演结果进行了棋盘测试，结果如图4所示。可以看出，地震分布较为集中的盈江地震震源区的分辨率恢复得较好，由于地震监控能力不同，震源区以西即边境线以外分辨率较差。在5 km和10 km深度处余震分布较多，主要分布于低速异常区内，而在14 km深度处余震分布较少，主要分布在高速异常内，可能与不同深度处的岩石类型有关，在10 km和14 km深度处的震源区及其附近存在相邻的条带状的高速异常区和低速异常区，而盈江地区周围的主要断层（F1，F2，F3）无明显的P波速度分布特征。由于盈江地区位置偏远，地震监控能力不足，对该地区地下介质性质的研究很少，已有的研究结果也不够全面。黄璟（2012）和杨婷等（2014）分别使用不同的近震走时层析成像方法对滇西地区的三维速度结构做了研究，虽然两文中均未专门对盈江地区做讨论，但根据其结果，在10 km深度处，盈江地区主要表现为低速区，与本文的结果相符合。李飞等（2011）利用Pn波数据反演了川滇地区的Pn波速度结构和各向异性，结果表明盈江地下的Pn波速度偏低，基本也与本文的结果相一致。由已有的滇西地区电性结构、速度结构研究（孙洁等，1989；Wang et al，2003）也可知，滇西地区地壳内普遍存在低阻、低速区。
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图 4 不同深度处的P波速度结构（a）和棋盘测试结果（b）Figure 4. Distribution of P wave velocity structure （a） and checkerboard resolution test （b） at different depths2.2 4个时间段的双差层析成像结果
采用2.1节所得到的三维速度结构作为初始速度模型，重定位结果作为初始地震定位，分别对4个时段进行双差层析成像得到相应的P波速度结构。首先根据4个时段的地震分布来进行地震匹配，其中t1和t4时段的地震较为分散，采用相同的匹配参数，地震对之间的最大距离为30 km，每次地震最多可与20次地震组成地震对。t2和t3时段的地震集中分布在震源区，采用另一组匹配参数，即地震对之间的最大距离为20 km，每次地震最多可与10次地震组成地震对，最终构建了4个时间段的相对到时数据（表2）。由图5a中可看出盈江地震震源区4个时间段的射线密度均较密集，基本能覆盖震源区。反演过程中，为了得到更加稳定的结果，对4个时段均进行了光滑权重及阻尼参数权衡分析，并建立解的方差与数据方差（图5b）和模型方差与数据方差（图5c）均衡曲线，分别得到最优阻尼因子和最优光滑权重，4个时段的阻尼因子和光滑权重的选取均不相同。从图5c中可看出，由于数据集不同，4个时段的曲线变化趋势不尽相同，但都存在拐点，可得到相应的最优光滑权重。经过18次迭代后使结果收敛，反演前后4个时间段的到时残差均方根均显著降低（表3），说明最终模型的稳定性有了很大的提高。通过对比初始速度模型及最后得到的三维速度模型的均方根残差变化（图5d）可以看出，最后的三维速度模型相对于初始速度模型更加集中且对称地分布于均方根拟合差零值的两侧，表明最终的三维速度模型能够更好地对数据进行拟合。
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图 5 四时段的参数信息（a） 二维射线分布；（b） 不同阻尼参数的解的方差和数据方差的均衡曲线；（c） 不同平滑权重参数的模型方差和数据方差的均衡曲线；（d） 不同模型下的观测走时与理论走时的均方根拟合差变化Figure 5. The parameter information of four periods（a） Distribution of 2-D P wave ray paths；（b） The trade-off curves of solution variance and data variance for different damping parameters；（c） The trade-off curve of slowness model variance and data variance for a set of smoothing weight parameters；（d） The root-mean-square misfit improvement between observation travel times and theoretical ones based on 3D models表 3 4个时段反演前后到时差的均方根残差变化Table 3. The RMS residuals between observed and predicted differential travel times after and before tomography for the four periods时段 到时差的均方根残差/s 下降百分比 时段 到时差的均方根残差/s 下降百分比 初始三维速度模型 最终三维速度模型 初始三维速度模型 最终三维速度模型 t1 0.519 0.203 60.9% t3 0.318 0.052 83.6% t2 0.317 0.048 85.8% t4 0.404 0.117 71% 本文同时对4个时段的反演结果分辨率进行了棋盘测试，分别选取了5，10，14 km深度处的分辨率测试结果进行展示。由图6可见，对于所有时间段，地震分布比较集中的盈江地震震源区其P波速度恢复结果明显好于其它区域，因为5 km和10 km深度处的地震分布较多，震源区的P波速度恢复结果好于14 km深度处。并且地震集中分布的t2，t3和t4这3个时段其分辨率恢复较地震分布分散的t1时段好，在t1时段盈江地震震源区也能恢复出部分分辨率。图7显示了整个研究区在不同时段内的不同深度层面的P波速度分布，为了更加直观的展示可信度较高的区域而加入了衍生加权总和（derivative weight sum，缩写为DWS）值分布，该值表示给定网格节点附近所有射线长度（乘以数据权重）的总和。DWS＝150 （图7中的红色等值线）基本可以包围棋盘测试恢复较好的盈江地震震源区，等值线分布基本能与棋盘测试结果相对应，表明本文所得到的盈江地震震源区的P波速度结构具有一定的可信度。由于此结果将作为下一步时移层析成像的初始模型，所以此处不再赘述。
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图 6 四时段t1-t4 （a-d）不同深度处的P波速度棋盘测试结果Figure 6. Checkerboard resolution test for the four periods t1-t4 （a-d）![]()
图 7 四个时间段t1−t4 （a−d）不同深度处的P波速度分布Figure 7. The distribution of P wave velocity for the four periods t1−t4 （a−d）2.3 不同时间段之间的时移层析成像
根据时移层析成像方法的技术路线，将2.2节中得到的两个相邻时段中的前一个时段的P波速度结构作为初始模型，两个时段的地震数据进行配对得到的相对到时数据进行升级后，得到一个时段相对于前一个时段的P波速度变化。地震配对时，要求两个地震事件分属于两个时段，由于地震配对会受地震和台站分布的影响，为了构建尽可能多但又不影响结果稳定性的相对到时数据，要求地震对之间的最大距离为50 km，一个时段内的每次事件最多可以与30次事件相连接，最后得到的相对到时数据如表4所示。t1和t2时段所使用的台站和地震分布差异较大，配对后所得到的相对到时数据较少，将影响最后结果精度。3个时移层析成像经过30次迭代后均能很好地收敛。经过对比初始三维速度模型和最后的三维速度变化的均方根残差变化（表5）可以看出，最终得到的P波速度变化与所使用的地震数据较为适宜，精度显著提高。同双差层析成像方法一样，使用棋盘测试来分析结果的分辨率，具体如图8所示。对于t1和t2时段，射线分布差异大，虽然已选取尽量多的地震对，其分辨率仍然恢复不佳，再加上盈江地区地震监控能力不均，均会影响反演结果的精度；而其余时段分辨率恢复相对较好，受地震数据数量及台站分布的影响，使得棋盘测试结果总体表现不佳。但在一定程度上依然恢复出了盈江地震震源区的分辨率，就此本文将重点讨论盈江地震震源区的P波速度变化特征。
表 4 时移层析成像所用到的数据Table 4. The data of time-lapse tomography时间段 地震次数 台站/个 P波到时差/个 t2－t1 1626 14 10364 t3－t2 4929 16 41193 t4－t3 4989 21 43656 表 5 相邻两个时间段反演前后到时差的均方根残差变化Table 5. The RMS residuals between observed and predicted differential travel times after and before tomography varies for two adjacent time periods时间段 到时差的均方根残差/s 下降百分比 初始三维模型 三维速度变化 t2－t1 0.279 0.097 65.2% t3－t2 0.140 0.016 88.6% t4－t3 0.180 0.015 91.7% ![]()
图 8 相邻两时间段的P波速度变化棋盘在不同深度的恢复图Figure 8. Recovered checkerboard result of P wave velocity for the two adjacent time periods at different depths （a） t2－t1；（b） t3－t2；（c） t4－t33. 盈江地震震源区P波速度变化
图9主要显示了5，10和14 km深度处的P波速度变化，为突出显示，在图中将DWS≤500的区域阴影化。虽然在一些深度处DWS＞500的区域与棋盘测试结果并无精确对应，但基本均包含了盈江地震震源区。从图9a可看出，t2时段相对于t1时段，每个深度处震源区的P波速度均呈下降趋势，且下降幅度较小，其中5 km深度处MS5.6地震震中区下降了约0.5%，10 km和14 km深度处下降的区域延伸至该震中区以南区域，分别下降了0.7%和0.5%左右。图9b显示，t3时段相对于t2时段，5 km深度处的余震分布较多区域的P波速度下降幅度增大，约为1%，而10 km和14 km深度处变化不大，分别为0.6%和0.3%左右。从图9c可以看出，震后至2019年底整个震源区在愈合，无论是浅层还是深层都是P波速度上升，但是上升幅度均未达到之前下降的幅度，其中浅层5 km的P波速度上升幅度更明显，约为0.4%，深层10 km和14 km处均为轻微上升。
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图 9 两个相邻时间段的P波速度变化在不同深度的分布图Figure 9. Distribution of temporal P-wave velocity changes for the two adjacent time periods at different depths（a） t2－t1；（b） t3－t2；（c） t4－t3综上所述，在MS5.6地震发生后，震源区的P波速度下降，下降幅度较小，区域较小。而在MS6.1地震发生后，震源区的P波速度下降至最大，且对浅层深度的影响较大。在MS6.1地震发生后至2019年底震源区愈合，但愈合程度未达到地震前的水平。
沿着余震分布优势方向，选取两条剖面位置见图2，其中AA′剖面与卡场—大竹寨断裂平行，BB′剖面与AA′剖面相交且穿过卡场—大竹寨断裂。图10显示了沿着这两条剖面的P波速度变化分布，同时将两个相邻时间段的后一个时间段的地震事件投影到剖面上。从图10a可以看出，在剖面上投影的是MS5.6地震的余震，t2时段相对于t1时段，MS5.6地震上方的浅层深度的P波速度轻微下降，余震主要分布在AA′剖面上MS5.6地震以北区域，靠近A′端的、与MS5.6地震大体相同深度处P波速度也是下降。BB′剖面的卡场—大竹寨断裂以东区域（B′端），不仅余震分布较多，浅层深度处的P波速度也轻微下降。图10b中两个剖面上投影的是MS6.1地震发生后两个月内的余震，在MS6.1地震发生后，整个AA′剖面基本都有余震分布，BB′剖面的卡场—大竹寨断裂以东区域（B′端）的余震分布也很密集，且余震分布深度加深。在两个剖面上，t3时间段相对于t2时间段的P波速度在余震主要分布的深度范围内（＜15 km）基本表现为下降，下降幅度大于图10a，其中在AA′剖面上可观察到，在MS6.1地震发生后，原来没有余震分布的MS5.6地震以北区域（A端）不仅余震增加，P波速度下降更为显著，而余震分布密集的BB′剖面的B′端的P波速度下降也很明显。以上说明P波速度变化与余震的发展有关。图10c中剖面上投影的是MS6.1地震发生后至2019年底的地震事件，基本可看到整个区域内所有深度处的P波速度均为上升，说明整个区域都在愈合，只是愈合的程度不及之前地震发生所产生的影响。
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图 10 两个相邻时间段的P波速度变化沿垂直剖面AA′（左）和BB′（右）的分布图Figure 10. Temporal distribution P-wave velocity changes along the cross sections AA′ （left）， BB′ （right） for the two adjacent time periods（a） t2－t1；（b） t3－t2；（c） t4－t34. 讨论与结论
对于P波速度变化的原因，需结合其它的地球物理研究结果进行分析讨论。本研究表明震源区P波速度的下降与余震的发生相关，在5月24日MS5.6地震发生后至5月30日MS6.1地震发生前这6天内，余震主要分布于卡场—大竹寨断裂以东以及MS5.6地震震中以南区域，接近地表的余震数量较少，余震大多分布在5－10 km深度内。本文的重定位结果显示MS5.6地震的震源深度为10.22 km，表明大多数余震分布比MS5.6地震震中浅，MS5.6地震对浅层区域的影响较大，所以P波速度在盈江地震震源区的浅层区域呈轻微下降。5月30日MS6.1地震震中更靠近卡场—大竹寨断裂，重定位结果显示震源深度为8.6 km，比MS5.6地震震源深度要浅。在MS6.1地震发生后两个月内，余震仍主要分布于卡场—大竹寨断裂以东，但该断裂以西区域的余震增多，且延伸的距离更远，余震区范围相较于MS5.6地震更加向北延伸。深度分布方面，虽然MS6.1地震的余震主要分布于2—10 km，但是主震下方仍然分布很多余震。综上，MS6.1地震的发生扩大了横向和纵向上的影响范围，从而P波速度下降的范围也随之扩大，但是在余震的主要分布深度范围内其下降较为显著，并且向北延伸的余震分布区域的P波速度下降幅度更显著，可能与主震的震级有关，MS6.1地震相较于MS5.6地震所产生的能量更大，因此影响范围和程度更大。分析影响地震波速变化的原因，可能是由于地震速度变化与余震分布的时空变化同步相关，余震的动态和静态应力造成震源区介质物理属性的改变而导致地震波速的变化（刘志坤，黄金莉，2010）。
MS6.1地震发生后，P波速度下降至最低，下降的幅度约不超过1%，这个幅度与肖卓和高原（2016）得出的波速变化约为3‰基本符合，虽然波速变化大小不太一致，但数量级相一致，并且也同样监测出大地震发生后明显的波速下降，表明本文结果可靠。同时肖卓和高原（2016）也监测出MS6.1地震后走时延迟的减小，即出现地震波速的上升现象，这也与本文的观测结果相符合。MS6.1地震发生后至2019年底，整个震源区的P波速度上升，在这个过程中岩石裂纹闭合，受损岩石刚度恢复，但上升的幅度不及之前下降的幅度，然而这也不能说明该区域还在愈合，因为本文的观测结果对应于时间的平均值，震后至2019年底的时间跨度较长，可能还包含其它的物理过程，还需要进一步研究才能得出更加确切的结论。
盈江地区位于地质构造和应力分布情况复杂的中缅交界地区，一直是地震高发区，地震监控能力分布不均匀，对于监测该地区地下介质特征存在一定的桎梏。2014年盈江两次地震只间隔了6天，短时间内两次中强地震的接连发生，杨婷等（2014）认为是因为盈江地区处于火山区的边缘，地下介质比较破碎，强度较低引起的。但本文并未得出表明介质强度特征的证据，因此还未找到短时间内发生两次地震的原因。未来随着地震监控能力的不断增强，地震数据精度的不断提高以及观测方法的不断升级，在以后的工作中对发震原因的研究将成为重点。
云南省地震局王光明助理研究员协助绘制了本文提供了画图件，孙楠助理研究员提供了断层数据，审稿专家对本文提出了宝贵的意见，作者在此一并表示感谢。
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图 2 研究区内地震分布及网格划分
Figure 2. Seismic stations used in this study and grid nodes division in the studied area
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图 4 不同深度处的P波速度结构（a）和棋盘测试结果（b）
Figure 4. Distribution of P wave velocity structure （a） and checkerboard resolution test （b） at different depths
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图 5 四时段的参数信息
（a） 二维射线分布；（b） 不同阻尼参数的解的方差和数据方差的均衡曲线；（c） 不同平滑权重参数的模型方差和数据方差的均衡曲线；（d） 不同模型下的观测走时与理论走时的均方根拟合差变化
Figure 5. The parameter information of four periods
（a） Distribution of 2-D P wave ray paths；（b） The trade-off curves of solution variance and data variance for different damping parameters；（c） The trade-off curve of slowness model variance and data variance for a set of smoothing weight parameters；（d） The root-mean-square misfit improvement between observation travel times and theoretical ones based on 3D models
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图 6 四时段t1-t4 （a-d）不同深度处的P波速度棋盘测试结果
Figure 6. Checkerboard resolution test for the four periods t1-t4 （a-d）
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图 7 四个时间段t1−t4 （a−d）不同深度处的P波速度分布
Figure 7. The distribution of P wave velocity for the four periods t1−t4 （a−d）
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图 8 相邻两时间段的P波速度变化棋盘在不同深度的恢复图
Figure 8. Recovered checkerboard result of P wave velocity for the two adjacent time periods at different depths （a） t2－t1；（b） t3－t2；（c） t4－t3
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图 9 两个相邻时间段的P波速度变化在不同深度的分布图
Figure 9. Distribution of temporal P-wave velocity changes for the two adjacent time periods at different depths
（a） t2－t1；（b） t3－t2；（c） t4－t3
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图 10 两个相邻时间段的P波速度变化沿垂直剖面AA′（左）和BB′（右）的分布图
Figure 10. Temporal distribution P-wave velocity changes along the cross sections AA′ （left）， BB′ （right） for the two adjacent time periods
（a） t2－t1；（b） t3－t2；（c） t4－t3
表 1 初始一维速度模型
Table 1 The initial 1D velocity model
深度/km 速度/（km·s−1） 0 5.000 2 5.367 5 5.803 7 6.033 10 6.126 14 6.400 18 6.600 25 6.800 30 7.200 38 8.000 
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表 2 盈江两次中强震四个时段的数据分布
Table 2 Data of the four periods for two moderate strong earthquakes in Yingjiang
时间段 时间窗 台站个数 地震次数 绝对到时/条 相对到时/条 t1 2009−01−01—2014−05−23 12 679 4310 64208 t2 2014−05−24—2014−05−29 14 947 6054 67628 t3 2014−05−30—2014−07−31 16 3982 35139 160560 t4 2014−08−01—2019−12−31 21 1007 8517 78155
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表 3 4个时段反演前后到时差的均方根残差变化
Table 3 The RMS residuals between observed and predicted differential travel times after and before tomography for the four periods
时段 到时差的均方根残差/s 下降百分比 时段 到时差的均方根残差/s 下降百分比 初始三维速度模型 最终三维速度模型 初始三维速度模型 最终三维速度模型 t1 0.519 0.203 60.9% t3 0.318 0.052 83.6% t2 0.317 0.048 85.8% t4 0.404 0.117 71%
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表 4 时移层析成像所用到的数据
Table 4 The data of time-lapse tomography
时间段 地震次数 台站/个 P波到时差/个 t2－t1 1626 14 10364 t3－t2 4929 16 41193 t4－t3 4989 21 43656
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表 5 相邻两个时间段反演前后到时差的均方根残差变化
Table 5 The RMS residuals between observed and predicted differential travel times after and before tomography varies for two adjacent time periods
时间段 到时差的均方根残差/s 下降百分比 初始三维模型 三维速度变化 t2－t1 0.279 0.097 65.2% t3－t2 0.140 0.016 88.6% t4－t3 0.180 0.015 91.7%
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